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  • 大数据学习

    千人学习 2018-07-30 15:54:32
    spark运用和开发详细讲解,一节课,让你彻底了解到spark
  • 不知道你是计算机专业应届生还是已经从业者。总之,有java基础的学生学习大数据会轻松很多,零基础的小白都需要从java和linux学起。如果你是一个学习能力特别强,而且自律性也很强的人的话可以通过自学...大数据学习...

    不知道你是计算机专业应届生还是已经从业者。总之,有java基础的学生学习大数据会轻松很多,零基础的小白都需要从java和linux学起。如果你是一个学习能力特别强,而且自律性也很强的人的话可以通过自学。

    事实上,只要找对了路径,大数据并没有那么难。今天,我们就把这个大数据学习路线图免费分享给大家。大数据学习路线图在手,从此以后,再也不会觉得大数据难学。大数据学习群142973723



    大数据学习指导

    只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate,Mybites都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多,只需要了解就可以了,当然Java怎么连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下,有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊,为什么不学习一下,我这里不是说学这些不好,而是说学这些可能会用你很多时间,到最后工作中也不常用,我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的,当然你的精力很充足的话,可以学学Hibernate或Mybites的原理,不要只学API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

    Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

    ·好说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。

    Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了,只不过你现在还可能对”大数据”到底有多大还没有个太清楚的概念,听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据,到时候你就不会觉得数据大真好,越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据,因为这是你的价值所在,让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

    ·记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

    Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。

    Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。

    Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

    Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

    Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

    Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

    Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其他同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不再抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了,因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

    Spark:它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。

    ·会这些东西你就成为一个专业的大数据开发工程师了。

    后续提高:当然还是有很有可以提高的地方,比如学习下python,可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了,网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。大数据学习群142973723

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  • 大数据学习路线 java(Java se,javaweb) Linux(shell,高并发架构,lucene,solr) Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume) 机器学习(R,mahout) Storm(Storm,kafka,redis) Spark(scala,...

    大数据学习路线

    java(Java se,javaweb)
    Linux(shell,高并发架构,lucene,solr)
    Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)
    机器学习(R,mahout)
    Storm(Storm,kafka,redis)
    Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark mllib,spark graphx)
    Python(python,spark python)?
    云计算平台(docker,kvm,openstack)

    一、Linux
    lucene: 全文检索引擎的架构
    solr: 基于lucene的全文搜索服务器,实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面。

    二、Hadoop
    HDFS: 分布式存储系统,包含NameNode,DataNode。NameNode:元数据,DataNode。DataNode:存数数据。
    yarn: 可以理解为MapReduce的协调机制,本质就是Hadoop的处理分析机制,分为ResourceManager NodeManager。
    MapReduce: 软件框架,编写程序。
    Hive: 数据仓库 可以用SQL查询,可以运行Map/Reduce程序。用来计算趋势或者网站日志,不应用于实时查询,需要很长时间返回结果。
    HBase: 数据库。非常适合用来做大数据的实时查询。Facebook用Hbase存储消息数据并进行消息实时的分析
    ZooKeeper: 针对大型分布式的可靠性协调系统。Hadoop的分布式同步等靠Zookeeper实现,例如多个NameNode,active standby切换。
    Sqoop: 数据库相互转移,关系型数据库和HDFS相互转移
    Mahout: 可扩展的机器学习和数据挖掘库。用来做推荐挖掘,聚集,分类,频繁项集挖掘。
    Chukwa: 开源收集系统,监视大型分布式系统,建立在HDFS和Map/Reduce框架之上。显示、监视、分析结果。
    Ambari: 用于配置、管理和监视Hadoop集群,基于Web,界面友好。

    二、Cloudera
    Cloudera Manager: 管理 监控 诊断 集成
    Cloudera CDH:(Cloudera's Distribution,including Apache Hadoop) Cloudera对Hadoop做了相应的改变,发行版本称为CDH。
    Cloudera Flume: 日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用来收集数据。
    Cloudera Impala: 对存储在Apache Hadoop的HDFS,HBase的数据提供直接查询互动的SQL。
    Cloudera hue: web管理器,包括hue ui,hui server,hui db。hue提供所有CDH组件的shell界面的接口,可以在hue编写mr。

    三、机器学习/R
    R: 用于统计分析、绘图的语言和操作环境,目前有Hadoop-R
    mahout: 提供可扩展的机器学习领域经典算法的实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等,且可通过Hadoop扩展到云中。

    四、storm
    Storm: 分布式,容错的实时流式计算系统,可以用作实时分析,在线机器学习,信息流处理,连续性计算,分布式RPC,实时处理消息并更新数据库。
    Kafka: 高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据(浏览,搜索等)。相对Hadoop的日志数据和离线分析,可以实现实时处理。目前通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理
    Redis: 由c语言编写,支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value型数据库。

    五、Spark
    Scala: 一种类似java的完全面向对象的编程语言。
    jblas: 一个快速的线性代数库(JAVA)。基于BLAS与LAPACK,矩阵计算实际的行业标准,并使用先进的基础设施等所有的计算程序的ATLAS艺术的实现,使其非常快。
    Spark: Spark是在Scala语言中实现的类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架,除了Hadoop MapReduce所具有的优点,但不同于MapReduce的是job中间输出结果可以保存在内存中,从而不需要读写HDFS,因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce算法。可以和Hadoop文件系统并行运作,用过Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。
    Spark SQL: 作为Apache Spark大数据框架的一部分,可用于结构化数据处理并可以执行类似SQL的Spark数据查询
    Spark Streaming: 一种构建在Spark上的实时计算框架,扩展了Spark处理大数据流式数据的能力。
    Spark MLlib: MLlib是Spark是常用的机器学习算法的实现库,目前(2014.05)支持二元分类,回归,聚类以及协同过滤。同时也包括一个底层的梯度下降优化基础算法。MLlib以来jblas线性代数库,jblas本身以来远程的Fortran程序。
    Spark GraphX: GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API,可以在Spark之上提供一站式数据解决方案,可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。
    Fortran: 最早出现的计算机高级程序设计语言,广泛应用于科学和工程计算领域。
    BLAS: 基础线性代数子程序库,拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序。
    LAPACK: 著名的公开软件,包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题,如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等。
    ATLAS: BLAS线性算法库的优化版本。
    Spark Python: Spark是由scala语言编写的,但是为了推广和兼容,提供了java和python接口。

    六、Python
    Python: 一种面向对象的、解释型计算机程序设计语言。

    七、云计算平台
    Docker: 开源的应用容器引擎
    kvm: (Keyboard Video Mouse)
    openstack:开源的云计算管理平台项目


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  • 很多人想学习大数据,但是都不清楚大数据学习应该怎么下手。大数据开发工程师简单整理了一下大数据学习路线图,希望对于学习大数据的朋友,有一定的帮助。   总的来说,如果是从零基础开始学习,总共分为八个阶段...

    很多人想学习大数据,但是都不清楚大数据学习应该怎么下手。大数据开发工程师简单整理了一下大数据学习路线图,希望对于学习大数据的朋友,有一定的帮助。

     

    总的来说,如果是从零基础开始学习,总共分为八个阶段

     

     

    第一阶段:HTML+css

    第二阶段:JAVASE学习

    第三阶段:javaweb

    第四阶段:企业级开发框架(JAVAEE)

    学完了java部门,就要开始大数据的技术学习部分

    第五阶段:初始大数据

    第六阶段:大数据数据库知识点学习

    第七阶段:实施数据采集处理

    第八阶段:SPARK数据分析

     

    互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,大数据学习群:868847735   欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
     

    以上就是大数据开发工程师给出的简单的大数据学习路线图,希望对于大家的学习有所帮助!

     

    一、静态页面基础 1颗星

    从技术层面来说,该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说,因为我们重点是大数据,但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析,满足这两点,目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE,但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。

    二、JavaSE+JavaWeb 2颗星

    称为Java基础,由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段,因为后面所有阶段的都要基于此阶段,也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。

    三、 前端框架 3颗星

    前两个阶段的基础上化静为动,可以实现让我们网页内容更加的丰富,当然如果从市场人员层面来说,有专业的前端设计人员,我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。

    四、企业及开发框架 4颗星

    从J2EE开发工程师的任职要求来说,该阶段所用到的技术是必须掌握,而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架,我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。

    五、初识大数据 3颗星

    描述如下:

    该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在,大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据,所以同样,数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。(你问我什么是集群?好,我有一大锅饭,我一个人可以吃完,但是要很久,现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人,人多了呢? 是不是叫人群啊!)

    那么大数据可以初略的分为: 大数据存储和大数据处理

    所以在这个阶段中呢,我们课程设计了大数据的标准:HADOOP

    大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面,而是

    现在使用最广泛的系统:LINUX。

    六、大数据数据库 4颗星

    描述如下:

    该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间,同时提高读取速度。

    怎么简化呢?在第一阶段中,如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘,自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE,大数据中的数据仓库。这里有一个关键字,数据仓库。我知道你要问我,所以我先说,数据仓库呢用

    来做数据挖掘分析的,通常是一个超大的数据中心,存储这些数据的呢,一般ORACLE,DB2,等大型数据库,这些数据库通常用作实时的在线业务。

    总之,要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL,学习起来相对简单,而HIVE呢就是这样一种工具,基于大数据的SQL查询工具

    呐,这一阶段呢还包括HBASE,它为大数据里面的数据库。

    纳闷了,不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以

    查询起来相当慢,HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析,

    另一个主查询

    七、实时数据采集 4颗星

    描述如下:

    前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的,数据处理与分析过后

    的结果是存在一定延时的,通常处理的数据为前一天的数据。

    举例场景:网站防盗链,客户账户异常,实时征信,遇到这些场景基于前一天的数

    据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分

    析。主要包括了:FLUME实时数据采集,采集的来源支持非常广泛,KAFKA数据

    数据接收与发送,STORM实时数据处理,数据处理秒级别

    八、spark数据分析 5颗星

    描述如下:

    同样先说前面的阶段,主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的,包括机器学习,人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品,怎么替代呢? 先说他们的运行机制,HADOOP基于磁盘存储分析,而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂,再形象一点,就像你要坐火车从北京到上海,MR就是绿皮火车,而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的,当然对SCALA支持最好,所以课程中先学习SCALA开发语言。什么?又要学另外一种开发语言?不不不!!!我只说一句话:SCALA是基于JAVA做的。

     

    比如从历史数据的存储,分析(HADOOP,HIVE,HBASE),到实时的数据存储(FLUME,KAFKA),分析(STORM,SPARK),这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。

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  • 当然,也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景,想要入行,今天我们就来讲讲,零基础如何开始大数据学习。大数据超高的热度,使得这个词成为了近乎全民皆知的词汇,但是大部分人对大数据的了解,还是停留在表面,要论...

    大数据热度居高不下,基于大数据的发展,越来越多的企业开始布局相关业务,组建数据团队,这使得大数据人才需求持续上升。当然,也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景,想要入行,今天我们就来讲讲,零基础如何开始大数据学习。

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    大数据超高的热度,使得这个词成为了近乎全民皆知的词汇,但是大部分人对大数据的了解,还是停留在表面,要论大数据是什么,大数据做什么,有哪些岗位,有什么技能要求,很多人却不甚清楚。如果想要入行做大数据,那么还是要先对大数据有更加清楚的认知才行。

    第一步:大数据相关岗位及技能要求

    首先,要了解一个行业相关岗位的技能要求,最简单的方式莫过于去求职网站上去看,有哪些岗位,具体的岗位技能要求有哪些,多找一些大企业的招聘JD来看,就能基本上搞清楚了。

    大致来说,大数据相关的岗位,主要的技能要求集中在以下几个方面:

    • SQL能力,SQL性能优化经验,在大数据当中,对数据各种管理操作,必然需要SQL。
    • Java语言,MapReduce编程,脚本语言Shell/Python/Perl之一。
    • 熟练掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等大规模数据存储与运算平台。
    • 具备业务理解能力,对数据、新技术敏感,对云计算、大数据技术充满热情。

    第二步:结合兴趣及基础选定方向

    接下来就需要结合自身的基础以及感兴趣的方向,来为自己定一下初步的学习路线和方向。

    没有编程基础的学习者,就从基础开始,先学Java和Linux,打好基础之后进入大数据技术的学习。

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    大数据开发,主要学习大数据技术框架,逐步掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等分布式计算框架,了解文件系统、消息队列和Nosql数据库,学习相关组件如HDFS、MapReduce、Yarn、Spark、Hive、Hbase、Redis、Kafka等。

    大数据分析与挖掘,主要学习各种数据分析工具和数据挖掘算法,如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等,熟练掌握一门数据挖掘编程工具,推荐Python。目前主流平台和框架已经提供了算法库,如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib,也可以有相应程度的学习掌握。

    第三步:制定学习规划

    作为零基础新手小白,要进入一个新的技术领域,学习上自然是需要足够的时间和精力投入的。如果选择自学,那么一个完善的学习规划是非常有必要的。

    可以善用网上的资源,多逛技术论坛,可以多多参考前辈学习者们的学习路线和方法,结合自己的实际情况,规定学习周期,具体到每天的学习内容、学习时长、掌握程度都建议作出量化,坚持每天打卡,实现从量变到质变。

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    关于大数据入行,零基础如何开始大数据学习,以上就是给到大家的一些建议了。大数据目前主要的两个岗位方向,大数据开发和数据分析挖掘,根据方向来规划学习路径,然后扎扎实实去学,才是掌握新技能的正确姿势。

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